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深入理解 WebSocket 中的 TIME_WAIT 状态问题及全面优化策略
本文全面阐述了 TCP 协议的通信机制、TIME_WAIT 问题的成因，以及多种有效的解决方案，帮助技术人员更好地规避和优化性能问题，保障 WebSocket 服务稳定高效运行。
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Java 与 Python 中的线程机制有何不同？协程又是怎么回事？
这篇文章深入比较了Java线程、Python线程和Python协程的并发机制及其适用场景。文章指出Java线程是真正的系统级线程，适合CPU密集型任务；Python线程受GIL限制，主要用于IO密集型任务；而Python协程(asyncio)则是轻量级的单线程并发方案，特别适合高并发IO操作。作者通过代码示例展示了三种实现方式，并总结出选择建议：CPU密集型任务推荐Java多线程或Python多进程，IO密集型任务首选Python协程，Python线程则更适合中小规模IO并发或兼容已有接口。
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WebRTC 部署配置（工作日常踩坑）：在 Linux 服务器上需要使用 TURN 而不是 STUN？
这篇文章探讨了WebRTC应用中STUN/TURN服务器在不同操作系统环境下的NAT穿透问题。作者发现STUN服务器在Windows环境下能正常穿透NAT，但在Linux服务器环境中由于严格的网络配置和防火墙限制而失效。通过配置TURN服务器作为中继解决方案，文章详细介绍了前后端的TURN服务器配置方法，并提供了常见错误排查指南。最终得出结论：在复杂网络环境下，TURN服务器是确保WebRTC连接稳定性的关键，特别是在Linux服务器部署场景中。
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深入理解WebRTC信令状态管理与Offer重协商
这篇文章深入探讨了WebRTC开发中的信令状态管理问题，重点分析了当RTCPeerConnection处于stable状态时设置远程描述会触发"InvalidStateError"错误的常见场景。作者提出了基于Offer重协商机制的解决方案，通过主动触发新的Offer流程来刷新信令状态，并提供了核心代码实现，包括状态检查、ICE候选刷新和重新创建Offer等关键步骤。文章还给出了信令状态管理、ICE候选优化和错误处理等实用建议，结合图示解析了完整的WebRTC通信流程，为开发者解决信令状态冲突问题提供了系统性的技术指导。
DeepSeek本地部署指南：从模型选择到数据投喂，打造专属AI知识库
本文全面解析DeepSeek大模型的本地化部署与应用流程。从硬件配置选型、Ollama工具部署、WebUI可视化交互，到数据投喂训练及API集成，逐步指导用户打造专属AI知识库。无论您是个人开发者还是企业技术团队，均可通过本文掌握DeepSeek的核心操作技巧，实现从理论到实践的完整闭环。
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OWL 项目与多智能体系统（MAS）的区别与联系分析
本文深入探讨了 OWL 项目 与 传统多智能体系统（MAS） 的区别与联系，全面解析了 OWL 的核心思想、技术原理、功能模块及其在实际应用中的优势。通过对比 OWL 与传统 MAS 在协作机制、工具集成、自适应性和技术架构等方面的差异，本文揭示了 OWL 在任务自动化领域的创新性与独特性。同时，文章还探讨了 OWL 与 Apache Camel、LangGraph 等其他框架的对比，为读者提供了多智能体系统技术选型与应用的实用指南。无论是技术研究者还是开发者，均可通过本文深入理解 OWL 的设计理念与实践价值。
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OpenAI Realtime API 费用全解析：实测每分钟成本与优化指南
OpenAI的API以其强大的语言处理能力吸引了众多开发者，但许多人对它的费用结构感到困惑。尽管官方说明中提到“按Token计费”，但对于大多数开发者来说，Token的概念并不直观。更常见的问题是：“如果按分钟计算，使用OpenAI Realtime API究竟要花多少钱？”
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GPU 推理性能与成本分析：RTX 4090 、P40 及云端A100、H100 GPU 对比
随着大语言模型进入实际应用阶段，开发者在硬件选型时面临双重挑战：既要满足实时推理的速度需求，又要控制日益增长的算力成本。本文基于对 Deepseek 系列模型（1.5B/7B/14B/32B/70B/671B）的实测数据，通过对比消费级显卡与云端 GPU 的量化指标，揭示不同规模模型下的硬件性能规律
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Grammarly 语法错误标记——推测实现逻辑
Grammarly 插件在检测到错误后，Grammarly 插件会通过以下方式在网页上标记错误并显示下划线提示： 错误标记 动态插入元素：插件会在检测到错误的文本位置动态插入 HTML 元素（如 <span>），并为这些元素添加特定的 CSS 类（如 grammarly-error）。 CSS 样式
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SpringBoot快速搭建线上日志
1.在需要的地方输出日志 Log.info() 2.将输出的日志写入文件 编写logback-spring.xml文件，唯一需要修改的是第11行的value值，自己选文件夹位置。最后放在项目resource路径下： <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
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